基于彩色直方图和NSCT的模糊相关同步图像检索方法技术

本发明专利技术涉及图像检索方法，利用彩色直方图来提取图像的颜色特征，将彩色直方图的色彩矢量和色彩柱的高度这两个特征作为检索依据，利用模糊集理论中的模糊隶属函数计算相似度、α级模糊关系判定相似性，同时引入非下采样轮廓波变换(NSCT)来提取图像的纹理特征，利用NSCT变换对图像进行分解，提取不同层次多个方向上的子带系数的均值和标准方差为特征向量，作为图像库中图像的索引，并利用模糊集理论中的模糊隶属函数计算图像之间的相似度，由于其多尺度性、多方向性和平移不变性，分解后保留有强大的方向信息，可以更全面地描述图像的纹理特征，最后，将上述两种算法相结合，运用综合特征对图像进行检索。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像检索方法，具体为一种利用彩色直方图提取的颜色特征和非下采样轮廓波变换提取的纹理特征进行综合特征的图像检索方法。
技术介绍
一幅图像表述的内容是很丰富的，它包含了多个方面的特征，仅利用一种特征并不能够描述图像的全部内容。另外，人们对图像的理解是建立在人眼所能识别的全部特征之上的，对图像整体的理解，并不是只基于某一个特征，所以若仅从某一个方面来对图像进行描述，往往得不到全面的描述，而且在图像发生较大变化(放大、缩小、平移或旋转等)时常常不能取得理想的检索效果。目前，单一特征的图像检索方法已经不能满足用户的要求，综合特征检索得到了广泛的应用。综合特征检索应用两个或多个特征对图像进行描述，要比单一的特征更能全面地描述图像的内容，使得每幅图像的差异就愈加明显，区分信息增加，根据它们得出的检索结果也更加准确。
技术实现思路
颜色和纹理是图像检索中最常用的两种特征，图像库中的图像数目众多，内容更是千差万别，颜色特征和纹理特征都仅能描述图像的部分属性，不同图像侧重的特征并不一定相同，为了能更加客观全面的描述图像的属性，得到更好的检索效果，本专利技术的目的在于提供一种综合彩色直方图提取的颜色特征和NSCT提取出的纹理特征进行综合特征图像检索方法。本专利技术是采用如下技术方案实现的：一种基于彩色直方图和NSCT的模糊相关同步图像检索方法，包括如下步骤：r>(1)、对图像库中的任一幅图像P和待检索图像Q分别进行NSCT纹理特征提取，NSCT提取纹理特征方法如下：将RGB图像转化为灰度图像，对灰度图像进行分解系数为{2,3,4本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于彩色直方图和NSCT的模糊相关同步图像检索方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)、对图像库中的任一幅图像P和待检索图像Q分别进行NSCT纹理特征提取，NSCT提取纹理特征方法如下：将RGB图像转化为灰度图像，对灰度图像进行分解系数为{2,3,4}，子带数为4，8，16的三层NSCT变换，得到28条子带的子带系数，分别计算各子带系数的均值μi和标准方差σi，均值μi和标准方差σi的计算公式如下：μk=1MNΣi=1MΣj=1N|Ck(i,j)|...(1),]]>σk=[1MNΣi=1MΣj=1N(|Ck(i,j)|-μk)2]1/2...(2),]]>其中，Ck(i,j)是第k个NSCT方向子带的系数，M×N是该子带的大小，μk是第k个方向子带的系数平均值，σk是第k个方向子带的系数标准方差；得到每幅图像的纹理特征向量为56维；M和N表示一帧图像的行列数；即图像P的纹理特征向量f＝(μ1,σ1,μ2,σ2,…,μ28,σ28)，图像Q的纹理特征向量f′＝(μ′1,σ′1,μ′2,σ′2,…,μ′28,σ′28)；(2)、对图像库中的任一幅图像P和待检索图像Q各自得到的56维纹理特征向量分别进行高斯归一化处理，将所有特征值都归一化到[‑1,1]区间内，具体方法如下：高斯归一化是在假定特征向量F的分布满足均值为μ、标准方差为σ的高斯分布的条件下，采用下式对特征向量进行归一化，F′-F-μσ...(8),]]>式(8)中，均值μ和标准方差σ表示特征向量F这个集合的均值和标准方差；经过高斯归一化处理的图像P的纹理特征向量fP＝(μ1P,σ1P,μ2P,σ2P,…,μ28P,σ28P)，经过高斯归一化处理的图像Q的纹理特征向量f′Q＝(μ′1Q,‑‑1Q,μ′2Q,σ′2Q,…,μ′28Q,σ′28Q)；对图像库中的任一幅图像P和待检索图像Q，两图像的相似度的计算公式如下：μn~(Q,P)=exp{-Σk=128(fk′Q-fkP)2}...(7),]]>其中，和分别为图像库中图像P和待检索图像Q分别经过高斯归一化处理后的第k个纹理特征分量值；(3)、对图像库中的任一幅图像P和待检索图像Q，将RGB图像的颜色量化为16维，分别提取彩色直方图，具体方法如下：将三维色彩值(r,g,b)作为彩色直方图的横轴，该三维色彩值在整幅图像中出现的像素数作为纵轴，制作出图像P的彩色直方图和图像Q的彩色直方图，然后利用彩色直方图来提取颜色特征；在计算彩色直方图时，对彩色直方图按色彩柱的高度从高到低逐级排序，并确定每一色彩柱的级次序号，将不同彩色直方图对应序号的色彩柱作为同一级特征，并进行相似性度量；由于RGB空间色彩为三维，则假设图像P和图像Q的彩色直方图的对应某一级次的一对色彩矢量分别为：ci(ri,gi,bi)及cjj(rj,gj,bj)，则其相似度用高斯隶属函数表示为：μR~(Ci,Cj)=e-[(rj-ri)2+(gj-gi)2+(bj-bi)2]...(5),]]>对对应级次色彩柱的高度进行相似性判断，对应色彩柱的高度hi和hj的相似度表示为：μS~(hi,hj)=min(hi,hj)/max(hi,hj)...(6),]]>(4)、设定颜色特征中色彩矢量相似度的权重为0.6，颜色特征中色彩柱高度相似度的权重为0.1，纹理特征相似度的权重为0.3，得出综合相似度μR，如下式：μR=μR~(ci,cj)×0.6+μS~(hi,hj)×0.1+μn~(Q,P)×0.3...(10),]]>(5)、利用α级模糊关系判定相关性，如下：将步骤(4)得到的μR代入下式，利用α级关系模糊匹配得出检索结果，当μR大于等于阈值ɑ时，取值为1，认为图像P和图像Q特征相似；否则，取值为0，认为图像P和图像Q特征不相似；(6)、将待检索图像Q和图库中的每一幅图像均经过步骤(1)至步骤(5)的处理后，得出输出检索结果1的所有图像，同步综合检索结束。...

【技术特征摘要】
1.一种基于彩色直方图和NSCT的模糊相关同步图像检索方法，
其特征在于：包括如下步骤：
(1)、对图像库中的任一幅图像P和待检索图...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丽红，张云霞，
申请(专利权)人：山西大学，
类型：发明
国别省市：山西;14